27. Непрерывно-дискретные алгоритмы размещения. Алгоритмы, использующие динамические модели.
Процесс размещения представляется нек. Моделью элемента – материальной точки, между которыми действют силы притяжения и отталкивания.
Сила притяжения действует между …. (хз что написано) материальными точками, пропорционально числу электрических связей. Состояние равновесия такой системы соотвественно мин. Суммарной длине всех соединений.
Силы отталкивания …(два слова- что-то вроде: искмон слиение) точек и способствуют равномерному размещению.
Вводят силы сопротивления среды чтобы погасить незатухающие колебания. При оптимальном размещении все силы уравновешены.
Решение задачи в 3-и этапа.
Размещение мат точек «произвольно» используя критерий минимальной суммы взвешенной длины связей.
На мет точки начинают действовать силы притяжения и отталкивания точки начинают перемещаться в состояние равновесия.
Точки сдвигаются в фиксированные позиции платы (узлы сетки)
Достоинства:
- глобальный экстремум.
- Стандартные программы.
-удобен для разногабаритных элементов.
Недостатки:
- трудоемкость метода и сложность его реализации (подборка коэф. связей).
- Необходимость фиксированного местоположения некоторого числа элементов на плате для предотвращения их «кучкования»
28. Особенности алгоритмов размещения при многоцелевой оптимизации модулей
Использования единого функционала
Используется единый функционал F, но каждому показателю качества Fi свой весовой коэффициент ki учитывающий его важность, а общий показатель эффективности представляют в виде взвешенной суммы (произведения) отдельных показателей.
Недостаток алгоритма:
Трудность обоснования важности каждого показателя и значения конкретного значения весового коэффициента
Достоинства алгоритма:
Возможность варьирования весовыми коэффициентами
простота реализации на ЭВМ.
28.1 Метод выбора ведущего показателя
использование принципа последовательной субоптимизации результатов, получаемых на каждом этапе поиска. Все показатели качества располагают в порядке важности и сначала отыскивают оптимальное решение по первому из них. Остальные показатели выступают в роли ограничений, затем определяют допустимую область в которой значение первого показателя отличается от оптимального на некоторую величину ε (на 5-10%) и в этой области ищут оптимальное решение по второму показателю и т.д.
Недостаток алгоритма:
Быстрый рост затрат машинного времени и объема памяти при расширении списка ограничений
Достоинство алгоритма:
Возможность учета в виде списка ограничений большого числа различных требований, предъявляемых к конструкции ЭА
28.2 Метод параллельной оптимизации по нескольким показателям
Заключается в оценке различных вариантов размещения одновременно по всем оптимизируемым показателям.
Качество полученного размещения оценивается с помощью функционала:
где ki — коэффициент, учитывающий важность i-го показателя, n – число показателей, F - соответственно, значение текущего показателя качества и базового.
Если L > 0, то новое размещение считают лучшим и принимают за базовое, в противном случае его отбрасывают как неудачное.
Недостаток алгоритма:
Большие затраты машинного времени
Достоинство алгоритма:
Возможность получения действительно оптимального решения по всем выбранным критериям качества